2310515 – Grundlagen der Modellierung und Simulation komplexer Systeme

Gegenstand der Vorlesung: 1. Grundlegende Kenntnisse der Wahrscheinlichkeitstheorie, Statistik sowie der algorithmischen „Erzeugung“ von Zufallsvariablen 2. Einführung in die wesentlichen Bausteine einer Simulation, ihre Verbindung zur „echten Welt“ und welche Daten für eine Simulation betrachtet werden. 3. Einführung in den Modellierungsprozess, d.h. die Übertragung der für die Problemstellung interessanten Daten und Prozesse in ein Modell, welches als Grundlage für die Durchführung der Simulation dient. 4. Methoden: Einführung in Modellierung von „Zeit“, von diskreten Eventsimulationen (DES) sowie kontinuierlichen Simulationen (CTS). DES sind weit verbreitet bei der Simulation von Prozessen, die als zeitdiskrete Abfolge von Aktivitäten dargestellt werden können (z.B. Kommunikationssysteme) während CTS v.a. bei der Analyse von zeitkontinuierlichen Prozessen genutzt wird, die z.B. mit Hilfe von Differentialgleichungen formuliert werden können (z.B. in elektrischen Netzen). 5. Durchführung von Simulationen einschl. Implementierung, Parallelisierung, Auswertung von Ergebnissen. 6. Visualisierung von Daten und Ergebnissen sowie Validierung von Ergebnissen. Im Laufe der Vorlesung werden unterschiedliche Simulationssysteme wie Matlab, Modellica und Omnet vorgestellt sowie unterschiedliche Programmiersprachen vorgestellt (z.B. Python). Die Vorlesung soll neben den grundlegenden theoretischen Kenntnissen auch detaillierte praktische Beispiele bieten, um selbständig eigene Simulationsprojekte zu bearbeiten.